Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists Increase Pancreatic Mass by Induction of Protein Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Glucagon-like peptide-1 (GLP-1) controls glucose homeostasis by regulating secretion of insulin and glucagon through a single GLP-1 receptor (GLP-1R). GLP-1R agonists also increase pancreatic weight in some preclinical studies through poorly understood mechanisms. Here we demonstrate that the increase in pancreatic weight following activation of GLP-1R signaling in mice reflects an increase in acinar cell mass, without changes in ductal compartments or β-cell mass. GLP-1R agonists did not increase pancreatic DNA content or the number of Ki67(+) cells in the exocrine compartment; however, pancreatic protein content was increased in mice treated with exendin-4 or liraglutide. The increased pancreatic mass and protein content was independent of cholecystokinin receptors, associated with a rapid increase in S6 phosphorylation, and mediated through the GLP-1R. Rapamycin abrogated the GLP-1R-dependent increase in pancreatic mass but had no effect on the robust induction of Reg3α and Reg3β gene expression. Mass spectrometry analysis identified GLP-1R-dependent upregulation of Reg family members, as well as proteins important for translation and export, including Fam129a, eIF4a1, Wars, and Dmbt1. Hence, pharmacological GLP-1R activation induces protein synthesis, leading to increased pancreatic mass, independent of changes in DNA content or cell proliferation in mice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».